. Сколько еще нам нужно ждать, когда машины станут самонаводящимися стручками?

Ну, это может быть какое-то время. Несмотря на значительный прогресс и тысячи километров в реальном тестировании, существуют неотъемлемые риски в том, что они полностью передают поводья программному обеспечению в автономных транспортных средствах. Мы абсолютно движемся в этом направлении, и мы должны быть, но есть беспрецедентная задача по поддержанию и работе над системами, которые настолько взаимозависимы. Если вы вносите изменения в систему A, какое влияние это оказывает на системы B, C и D? Является ли это воздействие предсказуемым и проверяемым?

 Uber, автономные транспортные средства, самоходные автомобили, прослеживаемость программного обеспечения "height =" 2832 "width =" 4240 "style =" width: 550px; height: 367px "class = "media-element file-default" src = "https://www.designnews.com/sites/default/files/Volvo-SF-1.jpg" /> </td>
</tr>
<tr>
<td>
<p> <em> Задача создания безопасных автомобилей с самообслуживанием включает в себя согласование разрозненных программных систем с полной функциональной совместимостью. (Источник изображения: Убер) </em> </p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p> Когда большинство людей думает об автономных транспортных средствах, они считают их исключительной способностью к самообслуживанию. На самом деле они включают в себя множество взаимосвязанных систем, которые должны сообщать друг другу в реальном времени, чтобы сделать и принять правильное решение. </p>
<p> <strong> Системы, которые делают возможность самостоятельного вождения </strong> </p>
<p> В марте самоходный автомобиль Uber продемонстрировал, что происходит, когда эти системы терпят неудачу, ударяя и убивая пешехода, который катался на велосипеде по четырехполосной дороге. Этот автомобиль работал с тремя автономными системами или модулями. Модуль восприятия использует камеры, радар и LiDAR для идентификации объектов вокруг автомобиля. Затем модуль прогнозирования прогнозирует движение этих объектов. Наконец, третий модуль устанавливает политику вождения и принимает решения на основе вывода первых двух модулей. В случае с Uber модуль восприятия не мог своевременно идентифицировать пешехода, задерживая процесс принятия решений, пока не стало слишком поздно, чтобы автомобиль затормозил. </p>
<div class='code-block code-block-3 ai-viewport-1 ai-viewport-2' style='margin: 8px 0; clear: both;'>
<!-- Yandex.RTB R-A-268541-2 -->
<div id=

Конечно, эта технология все еще находится в относительном младенчестве. Это когда почти ожидаются несчастные случаи. Несмотря на то, что уровень аварийности для водителей-водителей еще выше, однако, любая авария, возникшая в результате самообслуживания, получит дополнительное внимание. Итак, что могут сделать автомобильные компании, чтобы гарантировать, что наши программные шоферы будут доброжелательно двигаться вперед?

Увлекательное испытательное будущее

Как и шины или любая другая часть транспортного средства, программное обеспечение может быть проверено на качество множеством способов. Исторически и по-прежнему преимущественно автомобильное программное обеспечение встроено и остается неизменным в транспортном средстве, если не требуется обновление прошивки. Развитие — это водопад и качественный проект. Этот подход, скорее всего, не изменится в ближайшее время, но постоянный характер встроенного программного обеспечения меняется из-за чрезмерного эфира.

Тесла популяризировал эту технологию изначально с помощью модели S. Совсем недавно она поразила индустрию обновлением программного обеспечения для модели 3, которая уменьшила тормозной путь на 60 миль в час на 19 футов через девять дней после получения от него критики от Consumer Reports.

Большинство других автопроизводителей еще не смогли реализовать эту технологию. Но такие компании, как Here, теперь позволяют развертывать обновление программного обеспечения через дополнительную часть.

Некоторые автомобильные инженеры скептически относятся к тому, как быстрое внесение изменений без надлежащего тестирования может повлиять на безопасность. С другой стороны, если мы экстраполируем будущее такого рода технологий, это может обеспечить динамическое тестирование программного обеспечения. Вместо того, чтобы вводить автомобиль для проверки, ваше программное обеспечение может быть квалифицировано в одночасье и обновлено после сбоя. Напоминания, которые в противном случае могли бы стоить миллионы долларов для исправления, могли быть решены с помощью простого эфирного обновления.

С более высоким объемом обновлений по все более сложным системам прослеживаемость будет сложнее управлять и более важна для поддержания. Если произошел несчастный случай и программное обеспечение виновато, насколько быстро производитель или поставщики могут идентифицировать проблему и выполнить исправление, которое не создает дополнительных проблем?

Задача отслеживания программного обеспечения

В недавнем отчете SmartBear мы обнаружили, что 55% разработчиков программного обеспечения используют Git в качестве своей системы управления версиями. Каждое изменение, которое они создают, имеет уникальный идентификатор фиксации, связанный с ним. Вы можете получить приблизительный смысл, когда он был отправлен, и кто, возможно, одобрил соответствующий запрос на тяну.

Для автомобильной промышленности этого недостаточно. Компании нуждаются в более формальной аналогово-обзорной структуре в рамках своей программы обеспечения программного обеспечения. Каждая деятельность по изменению программного обеспечения нуждается в хорошо документированном, проверяемом экспертном обзоре. Для обзора кода это означает сбор дополнительной информации, такой как заполненный контрольный список проверок с отметками времени, четкие потоки разговоров о потенциальных дефектах и ​​обзор показателей, например, строк кода и времени, потраченного на обзоры.

Существуют чистые инструменты для проверки кода, которые позволяют вам выполнять большую часть этого, но они не могут быть источником правды для отслеживания программного обеспечения, поскольку они не фиксируют все изменения. Если проектный документ, документ требований или план тестирования изменены, его нет. Если есть запись, она существует в отдельном инструменте. Многие лидеры отрасли решили решить эту проблему, приняв Collaborator, инструмент экспертной оценки, который позволяет командам проводить всесторонние обзоры кода и документов в одном и том же месте.

Так же, как средства обмена сообщениями и управления проектами были включены в пространство инструментов для совместной работы, следует рассмотреть обзор кода и инструменты обзора документов (в рамках функциональной категории экспертной оценки) в качестве средства дополнения версий и решения для отслеживания программного обеспечения.

Цифровая нить для автомобильного программного обеспечения

Одноранговые обзоры — большая часть решения, но все же только часть. В производстве Digital Thread относится к всеобъемлющему каналу связи, который охватывает весь жизненный цикл разработки, от планирования и проектирования до развертывания и обслуживания. Поскольку эта концепция сейчас набирает силу в разработке программного обеспечения, командам необходимо создавать собственные цифровые потоки. Это означает использование сторонних инструментов, упрощающих интеграцию, создание панелей отчетов по их разработке и принятие непрерывных улучшений процесса.

ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ:

  • Надежда или обман? Большие автопроизводители смотрят на автономные транспортные средства

  • Автопроизводители, поставщики программ для автономных автомобилей с трещинами

  • Innoviz разработал LIDAR для создания автоавтономного автомобиля

Системы только усложняются. Когда команда оборудования вносит изменения в одну часть реактивного двигателя, этой команде тогда необходимо получить сигнал от поставщиков всех частей в непосредственной близости, чтобы обеспечить совместимость. Разработчикам необходимо будет принять аналогичный менталитет, чтобы все связанные с ним программные системы могли быть проверены и проверены в гармонии друг с другом. Это займет упреждающий и продуманный подход к достижению такого уровня связанного контроля качества, но путь вперед не может быть проложен другим путем.

Патрик Лонда — менеджер по маркетингу для Collaborator в SmartBear Software. На фоне растущего гибкого стартапа в чистом техническом и цифровом пространстве для здоровья Патрик теперь ориентирован на качество программного обеспечения, отслеживание процессов и системы рецензирования для компаний в высокорегулируемых секторах с высоким уровнем воздействия.

 Тихоокеанский дизайн и производство "src =" https://www.designnews.com/sites/default/files/D%26M%20Pacific%20logo_0_1.png "стиль = "border: 0px; width: 200px; height: 87px; float: left; margin: 5px" /> СОХРАНИТЬ ДАТА ДЛЯ ТИХООКЕАНСКОГО КОНСТРУКЦИИ И ПРОИЗВОДСТВА 2019! <br /> Pacific Design & Manufacturing, конференция в Северной Америке, которая связывает вас с тысячи профессионалов по передовому спектру дизайна и производства будут возвращены в конференц-центр Анахайма 5-7 февраля 2019 года. Не упустите свой шанс связаться и поделиться своим опытом с отраслевыми коллегами во время этого мероприятия can't-miss. Нажмите здесь, чтобы предварительно зарегистрироваться на мероприятие сегодня! </td>
</tr>
</tbody>
</table>
</pre>

<span class=
Go to Top

Поделитесь статьей!

close-link